[发明专利]一种多光谱遥感提取农田燃烧痕迹的快速识别方法

权利要求书

1.一种多光谱遥感提取农田燃烧痕迹的快速识别方法，其特征在于，包括：

获取农田所在区域的收割前和收割后的多光谱遥感影像；

利用收割前和收割后的多光谱遥感影像进行背景简化处理，去除或减弱人工地物、水体、常绿林、正生长作物的干扰，确定简化后的背景；

对收割后的多光谱遥感影像基于随机森林算法获得识别农田燃烧痕迹的变量重要性度量，通过变量重要性度量确定农田燃烧痕迹识别的多光谱遥感影像的重要波段；

利用J-M距离对重要波段进行最优选择处理，确定最优的波段组合；

根据最优的波段组合、农田燃烧痕迹和简化后的背景，进行光谱分析得到光谱指数；

通过光谱指数得到光谱指数图像，根据光谱指数图像确定最佳分割阈值；

利用光谱指数、背景简化结果以及最佳分割阈值提取农田燃烧痕迹，所述背景简化结果包括农田燃烧痕迹和简化后剩下的背景地物。

2.根据权利要求1所述的多光谱遥感提取农田燃烧痕迹的快速识别方法，其特征在于，所述利用收割前和收割后的多光谱遥感影像进行背景简化处理包括：

对收割前和收割后的多光谱遥感影像进行预处理，预处理包括辐射定标、大气校正、几何校正、影像融合，得到地表反射率图像，然后利用收割前和收割后的地表反射率图像进行背景简化处理。

3.根据权利要求1所述的多光谱遥感提取农田燃烧痕迹的快速识别方法，其特征在于，所述背景简化处理的计算公式为：

ΔNDVI＝NDVI_before-NDVI_after (1)

式中，ΔNDVI表示作物收割前后NDVI的差值，NDVI_before表示作物收割前的NDVI值，NDVI_after表示作物收割后的NDVI值，NDVI是衡量植被生物量的指标。

4.根据权利要求2所述的多光谱遥感提取农田燃烧痕迹的快速识别方法，其特征在于，所述对收割后的多光谱遥感影像基于随机森林算法获得识别农田燃烧痕迹的变量重要性度量，通过变量重要性度量确定农田燃烧痕迹识别的多光谱遥感影像的重要波段的过程包括：

经过预处理后，对多光谱反射率影像的所有波段进行两两相减和两两相除，将波段总数扩充至个，其中n指多光谱反射率影像的波段数，作为随机森林算法的输入变量；

通过对多光谱遥感影像进行目视解译，对包括农田燃烧痕迹在内的每一类地物选择样本数，然后利用所有样本以及所述输入变量训练随机森林分类器，获得识别农田燃烧痕迹的变量重要性度量；

将排名靠前的变量重要性度量所对应的波段作为农田燃烧痕迹识别的重要波段。

5.根据权利要求4所述的多光谱遥感提取农田燃烧痕迹的快速识别方法，其特征在于，所述利用J-M距离对重要波段进行最优选择处理，确定最优的波段组合的过程包括：

在每一个波段组合下，计算农田燃烧痕迹与每一种背景简化后剩下的背景地物之间的J-M距离值，然后对农田燃烧痕迹与每一种剩下的背景地物之间的J-M距离进行降序排序，通过分析选择对农田燃烧痕迹与剩下的所有地物类别都具有良好的区分能力的波段组合作为最优的波段组合。

6.根据权利要求5所述的多光谱遥感提取农田燃烧痕迹的快速识别方法，其特征在于，所述J-M距离计算公式为：

式中，J_ij表示J-M距离值，p(X/w_i)和p(X/w_j)分别表示像元属于w_i类别和w_j类别的概率，J-M距离的取值范围在0～2之间，J-M距离越大，样本类别的可分性就越好，当J-M距离在0～1之间时表明地物间不具有光谱可分性，在1～1.9之间时表明地物间具有一定的光谱可分性，在1.9～2之间时表明地物间具有很好的光谱可分性。